職涯
自動化。
停止與系統對抗。TMJ Studio 打造新一代 AI 工具，為優秀人才在全球職場中提供壓倒性優勢。
免費開始 · 免信用卡 · 約 30 秒看到 ATS 分數
ATS 智慧評分·你可以隨時刪除你的檔案·隱私加密保護
由職涯科技專家審閱
本站內容由 TMJ Studio 編輯團隊撰寫與審閱，結合招募科技研究、AI 產品實作，以及對真實求職者工作流程的第一手觀察。
審閱者
TMJ Studio 編輯團隊
具備 ATS 行為、履歷評估與求職流程設計經驗的職涯科技研究團隊。
我們如何產出建議
- 1
發布建議前，我們會比對職缺描述、ATS 解析規則與常見履歷寫作慣例。
- 2
我們會從匿名化履歷分析與使用者支援案例中整理出最常見、最影響面試率的阻礙。
- 3
當內容涉及招募系統、篩選行為或技能趨勢時，我們會引用第三方研究支撐主張。
TMJ Studio 如何運作
在求職的每個階段使用對應的 AI 工具，而不是在不同產品之間重複做同樣的事。
- 01
先選擇你的切入點
需要優化履歷就從 Tailor 開始，需要找職缺就用 Hunter，需要在職缺網站上加速投遞就用 Pilot。
- 02
讓每個工具處理自己的階段
TMJ Studio 讓不同 AI 產品各自負責不同任務，不再把所有問題都塞進同一個畫面解決。
- 03
把求職流程串成一條線
從履歷優化、職缺篩選到實際投遞，讓整個流程更快、更一致，也更少手動操作。
不只是履歷
你的整個求職流程，全面自動化
Platform View
用同一個平台完成履歷優化、職缺探索，以及更快的求職網站投遞流程。
/ Browser Layer
Pilot
瀏覽器助手
在 10+ 求職平台上自動分析職缺描述並一鍵填寫申請表。
哪個工具適合你？
Tailor 優化你的履歷，Hunter 自動搜尋並投遞職缺，Pilot 在瀏覽器中協助手動申請。三者搭配，打造完整的求職工作流。
| 功能 | Tailor | Hunter | Pilot |
|---|---|---|---|
| AI 履歷分析 | 有 | 無 | 無 |
| ATS 分數與優化 | 有 | 無 | 無 |
| 求職信生成 | 有 | 有 | 有 |
| 自動搜尋職缺 | 無 | 有 | 無 |
| 自動投遞工作 | 無 | 有 | 無 |
| 每筆職缺匹配分數 | 無 | 有 | 有 |
| 瀏覽器擴充表單自動填寫 | 無 | 無 | 有 |
| 多平台職缺搜尋 | 無 | 有 | 無 |
| 求職頁面即時 JD 分析 | 無 | 無 | 有 |
讓 AI 系統更容易找到並引用的主題頁
這些內容直接對應高意圖的求職問題，包含清楚定義、更新時間與外部參考來源。
ATS-optimized templates for every role
Role-specific resume guidance for 178+ jobs — the skills recruiters scan for, the structure that parses cleanly through Workday and Greenhouse, and a free ATS check on every page.
誰打造了這些工具？
TMJ Studio 是一個獨立、早期階段的專案，專注做好一件事：幫求職者通過履歷篩選。我們出貨很快、寧願讓你直接試工具也不想用故事推銷，並根據真正能幫人拿到面試的成果持續改進。
AI 與機器學習工程
招募科技
人資與職涯輔導
全端開發
適合每個求職階段的方案
先免費使用 Tailor，當你的求職流程需要更深的自動化與效率，再升級到更完整的方案。
常見問題
是的。所有檔案在傳輸和儲存時都使用 AES-256 加密。我們絕不與第三方分享你的資料。你可以隨時刪除你的資料。
我們支援 PDF 和 DOCX 格式。只要上傳你的履歷，我們就會自動解析。
TMJ Studio 不是單一功能工具，而是一套分工明確的 AI 求職產品。Tailor 負責履歷優化，Hunter 負責找出更適合的職缺，Pilot 則負責降低實際投遞時的手動操作。
當然可以。隨時一鍵取消。沒有合約、沒有隱藏費用。我們也提供 30 天退款保證。
Hunter 是我們的 24/7 AI 求職代理。Tailor 負責優化您的履歷，而 Hunter 會自動搜尋求職平台（如 104 人力銀行），為每個職缺計算匹配分數，甚至可以代替您自動投遞履歷，為您省下大量手動搜尋職缺的時間。
是的。我們使用 SSL 加密保護傳輸中的資料，AWS AES 加密保護靜態資料，上傳的檔案在處理後會自動刪除。我們絕不會將您的個人資料分享給第三方。詳情請參閱我們的隱私權政策。
還有其他問題？
查看所有常見問題我們方法背後的研究
凡是提到 ATS 使用率、招聘趨勢或履歷篩選行為的主張，我們都盡量直接連到外部研究來源。
- Harvard Business School (2021)。「Hidden Workers：被忽略的人才。」
用來支撐我們對自動化履歷篩選會過濾掉合格求職者的觀察，以及為什麼履歷結構與關鍵字對齊仍然重要。
- Harvard Business Review (2019)。「招聘演算法可能引入偏誤的各種方式。」
用來支撐我們對演算法篩選如何改變招募工作流程，以及求職者該如何因應的說明。
- SHRM (2024)。「由 GenAI 與技能導向招聘主導的招募趨勢。」
用來支持我們對招募方如何運用 AI 進行履歷篩選，以及 ATS 可讀性為何仍然重要的說明。
- World Economic Forum (2025)。「未來工作報告 2025。」
用來支持技能優先定位、關鍵字選擇，以及如何為需求成長中的職位包裝經驗的建議。